Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung
- Was sind Vektordatenbanken?
- Vektordatenbanken im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken
- Überblick über Vektoreinbettungen
Generierung von Vektoreinbettungen
- Techniken zur Erstellung von Einbettungen aus verschiedenen Datentypen
- Werkzeuge und Bibliotheken für die Erzeugung von Einbettungen
- Bewährte Verfahren für Einbettungsqualität und Dimensionalität
Indizierung und Abruf in Vektor-Databaseen
- Indizierungsstrategien für Vektordatenbanken
- Aufbau und Optimierung von Indizes für die Leistung
- Algorithmen zur Ähnlichkeitssuche und ihre Anwendungen
Vektor Databases in Machine Learning (ML)
- Integration von Vektordatenbanken mit ML-Modellen
- Fehlerbehebung bei der Integration von Vektordatenbanken mit ML-Modellen
- Anwendungsfälle: Empfehlungssysteme, Bildabfrage, NLP
- Fallstudien: erfolgreiche Implementierungen von Vektordatenbanken
Scalabilität und Leistung
- Herausforderungen bei der Skalierung von Vektordatenbanken
- Techniken für verteilte Vektordatenbanken
- Leistungsmetriken und Überwachung
Projektarbeit und Fallstudien
- Praktisches Projekt: Implementierung einer Vektordatenbanklösung
- Überprüfung der neuesten Forschung und Anwendungen
- Gruppenpräsentationen und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über Datenbanken und Datenstrukturen
- Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit einer Programmiersprache (vorzugsweise Python)
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- Software-Entwickler
- Database Administratoren
14 Stunden